基于蓝牙/MEMS融合的室内定位算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 注释表 | 第12-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-19页 |
| 1.2.1 现有室内定位技术 | 第15-18页 |
| 1.2.2 数据融合算法 | 第18-19页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第19-21页 |
| 第2章 行人航迹推算算法 | 第21-38页 |
| 2.1 基于传感器定位的理论基础 | 第21-24页 |
| 2.1.1 行人航迹推算基本原理 | 第21-22页 |
| 2.1.2 姿态更新算法理论基础 | 第22-24页 |
| 2.2 PDR算法设计 | 第24-25页 |
| 2.3 行人速度估计 | 第25-28页 |
| 2.3.1 步态检测 | 第25-26页 |
| 2.3.2 步长估计 | 第26-28页 |
| 2.4 行人航向角解算 | 第28-33页 |
| 2.4.1 初始四元素计算 | 第28-29页 |
| 2.4.2 陀螺仪数据修正 | 第29-31页 |
| 2.4.3 姿态角估计 | 第31-33页 |
| 2.5 仿真实验与分析 | 第33-37页 |
| 2.5.1 步长估计算法实验分析 | 第33-34页 |
| 2.5.2 航向角解算算法实验分析 | 第34-37页 |
| 2.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 基于蓝牙的位置指纹定位算法 | 第38-53页 |
| 3.1 位置指纹定位的理论基础 | 第38-40页 |
| 3.1.1 基于RSS的位置指纹定位原理 | 第38-39页 |
| 3.1.2 常用的在线定位算法 | 第39-40页 |
| 3.2 蓝牙定位算法设计 | 第40-41页 |
| 3.3 离线阶段 | 第41-46页 |
| 3.3.1 原始数据预处理 | 第43页 |
| 3.3.2 动态采集指纹数据 | 第43-45页 |
| 3.3.3 基于聚类的区域划分 | 第45-46页 |
| 3.4 在线阶段 | 第46-47页 |
| 3.4.1 粗定位 | 第47页 |
| 3.4.2 精定位 | 第47页 |
| 3.5 仿真实验与分析 | 第47-52页 |
| 3.5.1 实验环境 | 第48页 |
| 3.5.2 聚类区域划分结果与分析 | 第48-50页 |
| 3.5.3 蓝牙定位结果与分析 | 第50-52页 |
| 3.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 基于蓝牙/MEMS的融合滤波算法研究 | 第53-67页 |
| 4.1 融合系统方案设计 | 第53-54页 |
| 4.2 基于蓝牙/MEMS的融合滤波算法 | 第54-59页 |
| 4.2.1 粒子滤波算法原理 | 第54-56页 |
| 4.2.2 基于扩展粒子滤波算法 | 第56-59页 |
| 4.3 系统算法测试及性能分析 | 第59-66页 |
| 4.3.1 实验平台 | 第59-61页 |
| 4.3.2 实验环境 | 第61-62页 |
| 4.3.3 系统算法测试 | 第62-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 全文总结 | 第67-68页 |
| 5.2 下一步工作 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第76页 |
